인공신경망(1943) - 인간의 뇌를 수학적으로 모델링할 수 있을 것이라는 아이디어에서 시작. - 인간의 뇌를 수학 모델이 복잡하게 연결된 네트워크로 표현할 수 있다고 제안. 퍼셉트론(1957) - 뇌의 기본 단위인 뉴런을 모방. - 입력 신호에 따라 0 또는 1을 출력. 딥러닝(Deep Learning) - 인공신경망을 많은 층으로 깊게 쌓은 모델이 DNN(Deep Neural Network). - DNN 모델을 마케팅 용어로 만든 것이 딥러닝이다. 퍼셉트론은 y = ax + b 수식으로 모델링된 선형 분류기. 퍼셉트론은 선형 분류기로써 AND, OR 연산에 대한 학습이 가능. 그러나 선형분류기는 XOR 문제를 해결하지 못함. 1969년 MIT AI Lab의 설립자 Minsky는 논문(Perceptro..
머신러닝 유형 1. Supervise Learning(지도 학습) 2. Unsupervised Learning(비지도 학습) 3. Reinforcement Learning(강화 학습) 1. 지도 학습 라벨이 붙여진 데이터 셋을 학습 후 신규 데이터에 라벨을 붙임. ex) 이메일 스팸 필터링, 이미지 분류 2. 비지도 학습 라벨이 없는 데이터에서 패턴을 찾음. 데이터의 특성을 스스로 파악. ex) 유사 단어 클러스터링, 유사 이미지 클러스터링 3. 강화 학습 피드백 또는 보상을 통하여 학습을 진행. ex) 체스게임, 알파고 지도 학습의 종류 * 분류(Classification) 분석 - 문서 분류, 이미지 분류 * 회귀(Regression) 분석 - 주식 가격 예측, 부동산 가격 예측 머신러닝을 위한 6단..
AI 개요 인공지능 : 학습, 문제 해결, 패턴 인식 등 인지 문제를 해결하는 컴퓨터 공학 분야 1943년 처음으로 개념이 태동 최근 빅데이터와 컴퓨팅 성능 향상으로 인해 폭발적인 성장 중 Narrow AI < General AI < Super AI 머신러닝 : 인공지능을 구현하는 구체적인 접근 방식 중 하나 기존의 방식은 코드를 통해서 수행 방법을 구체적으로 명시(심볼릭 AI) 머신러닝은 코드가 아닌 대량의 데이터로부터 학습을 하고, 학습된 모델을 통해 판단 또는 예측을 함. 머신러닝? 기계가 배운다. 전통적인 프로그래밍 기법을 통한 스팸 메일 필터 1. 스팸 메일에 주로 나타나는 단어 및 메일의 패턴 연구 2. 발견한 단어 및 패턴을 감지해내는 알고리즘 코드 작성 3. 만족할만한 성능이 나올 때까지 ..
https://www.codepresso.kr/course/63 프리미엄 IT 교육 서비스 - 코드프레소 www.codepresso.kr 코드프레소 체험단 활동을 시작한지, 6일이 되는 오늘. 드디어 트랙의 첫번째 강의 완강했다. 사실 그렇게 긴 강의는 아니었는데, 하루에 하나씩만 듣는다고 좀 오래걸렸다. 좀 속도를 높여야겠다.. 이 강의의 좋은 점은 머신러닝의 기초를 정말 알기쉽게 설명해주고 직접 따라할 수 있다는 데에 있다. 책으로 보면서 공부하려하면, 안그래도 어려운 내용을 글로서 읽으려하는 것은 버거운 일이 아닐 수 없다. 그러나 "파이썬으로 시작하는 머신러닝" 강의는 강사님의 알기 쉬운 설명과 웹 내에서 바로 실습할 수 있는 환경 덕분에 온전히 강의에 집중할 수 있었다. 무엇보다 머신러닝을 돌리..
데이터 전처리를 위한 중요한 기법들 1. Encoding(데이터 인코딩) 범주형(Categorical) 데이터. 범주 또는 항목의 형태로 표현되는 데이터. 숫자로 표현될 수는 있으나, 수치적인 의미를 가질 수 없음. 통계 분석에서 독립 변수가 범주형인 경우, 수치형 데이터로 변환. 기본적으로 사이킷런의 머신러닝 알고리즘은 범주형 데이터 입력 불가. 범주형 데이터를 수치형 데이터로 변환하는 것은 인코딩(Encoding)이라 한다. 인코딩의 기법으로는 라벨 인코딩(Label Encoding)과 원핫 인코딩(One-Hot Encoding)이 있다. 2. Feature Scaling(데이터 스케일링) 각 데이터들의 특성(범위, 척도)을 일정한 수준으로 변환하는 전처리 기법. 머신러닝에서 모델 성능에 영향을 주는..
